【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总
写在最前面 本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。 本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文,还包含了24篇深度论文阅读笔记,全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程...
【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总
$stringUtil.substring( $!{XssContent1.description},200)...
【网安AIGC专题11.8】论文15 ChatGPT在软件工程中的全面作用:程序语法(AST生成、表达式匹配) 静态行为、动态分析(数据依赖和污点分析、指针分析) 提示设计(角色提示、指令提示)
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。冯思乐同学分享了The Scope of ChatGPT in Software Engineering: A Thorough Investigation《ChatGPT在软件工程中的作用范围:一个彻底的调查》分享时的PPT简洁大方,重点突出对流程图介绍清晰,没看论文...
【网安AIGC专题11.1】论文13:理解和解释代码,GPT-3大型语言模型&学生创建的代码解释比较+错误代码的解释(是否可以发现并改正)
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为AIGC。李智佳同学分享了Comparing Code Explanations Created by Students and Large Language Models《学生和大型语言模型创建的代码解释比较》https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03938Submit...
【网安AIGC专题10.25】论文7:Chatgpt/CodeX引入会话式 APR 范例+利用验证反馈+LLM 长期上下文窗口:更智能的反馈机制、更有效的信息合并策略、更复杂的模型结构、鼓励生成多样性
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。饶鸿洲同学: @weixin_42161680 分享了Conversational Automated Program Repair《对话式自动程序修复》.CoRR abs/2301.13246(2023)分享时的PPT简洁大方,重点突出对流程图介绍清晰,没看论...
【网安AIGC专题10.19】论文4:大模型(CODEX 、CodeGen 、INCODER )+自动生成代码评估:改进自动化测试方法、创建测试输入生成器、探索新的评估数据集扩充方法
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。李宾逊同学分享 Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation《你由 ChatGPT 生成的代码真的正确吗ÿ...
【网安AIGC专题10.19】论文3代码生成:ChatGPT+自协作代码生成+角色扮演(分析员、程序员、测试员)+消融实验、用于MBPP+HumanEval数据集
$stringUtil.substring( $!{XssContent1.description},200)...
【网安AIGC专题10.19】论文6(顶会ISSTA 2023):提出新Java漏洞自动修复数据集:数据集 VJBench+大语言模型、APR技术+代码转换方法+LLM和DL-APR模型的挑战与机会
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。ISSTA 2023How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities评测现有的大模型和基于深度学习的自动补丁修复模型对Java漏洞修复能力的工作论文很长很系统,学姐读的很细节很深入摘要安全漏洞修...
【网安AIGC专题10.11】论文1:生成式模型GPT\CodeX填充式模型CodeT5\INCODER+大模型自动程序修复(生成整个修复函数、修复代码填充、单行代码生产、生成的修复代码排序和过滤)
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。10.11分享论文1:Automated Program Repair in the Era of Large Pre-trained Language Models《llm在程序修复中的应用》马兴宇学长分享论文,深入浅出,简洁明了写博客记录这篇论文的分享...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。